Įsivaizduojate augalą, kuris pats gali pasakyti, kada jam trūksta vandens, šviesos ar tinkamų sąlygų augti? Tokią idėją įgyvendina „LapAI“ – Kauno technologijos universiteto (KTU) studentų kuriama išmanioji augalų priežiūros sistema, jungianti dirbtinį intelektą, realaus laiko aplinkos duomenis ir sužaidybintą patirtį.
Į vazoną įdedamas išmanusis įrenginys stebi augalo būklę, o programėlėje augalas tampa tarsi gyvu personažu, galinčiu bendrauti su savo šeimininku.
„LapAI“, dar vadinama „Let’s ask plants AI“, yra išmanioji augalų priežiūros sistema, kurios pavadinimas kilo iš idėjos tarsi paklausti augalo, ko jam reikia. Kitaip tariant, ši sistema leidžia naudotojui geriau suprasti savo augalą remiantis ne spėjimais, o realiais duomenimis“, – pasakoja KTU studijų programos „Programų sistemos“ trečio kurso studentas ir KTU „GIFTed“ talentų akademijos narys Juozas Balčikonis.
Idėja gimė iš pamirštų palaistyti augalų
KTU „Startup Space“ startuolio „LapAI“ komandą subūrė noras kurti sprendimą, apjungiantį fizinį įrenginį, mobiliąją programėlę ir dirbtinio intelekto (DI) sprendimus.
Ruošdamiesi produkto vystymo projekto moduliui, komandos nariai nusprendė kartu įgyvendinti savo idėją ir po kelių skirtingų konceptų iteracijų pasirinko augalų priežiūros temą. Skirtingų sričių žinios – nuo programavimo ir DI iki duomenų mokslo bei verslo skaitmenizavimo – komandai leidžia į projektą žvelgti visapusiškai bei kurti tarpdisciplininį sprendimą.
„Atlikdami konkurentų analizę pastebėjome galimybę sukurti unikalų projektą, kuris ne tik padėtų prižiūrėti augalus, bet ir įtrauktų naudotojus pasitelkiant sužaidybinimo elementus. Tokios programėlės poreikį pastebėjome ir savo komandoje – ne vienam yra tekę netyčia pražudyti augalą tiesiog pamiršus juo pasirūpinti“, – dalijasi J. Balčikonis.
Anot jo, „LapAI“ tikslas – sukurti integruotą sistemą, kuri ne tik padėtų rūpintis augalais, bet ir paverstų šį procesą įdomesniu bei labiau įtraukiančiu.
Duomenys realiuoju laiku
KTU studentų sukurtas į vazoną įdedamas įrenginys renka duomenis apie augalo aplinką ir dirvožemį. Surinkta informacija apdorojama, atliekami skaičiavimai ir prognozuojama, kada augalą reikės palaistyti, o visi duomenys bei rekomendacijos naudotojui pateikiami mobiliojoje programėlėje.
„Programėlėje naudotojas gali atpažinti savo augalą, realiuoju laiku stebėti jo būklę, matyti laistymo rekomendacijas ir prognozes. Be to, augalas programėlėje įgauna personifikuotą formą – su juo galima bendrauti per pokalbių robotą (angl. chatbot), gauti priežiūros patarimų ir stebėti jo laimės lygį“, – sako J. Balčikonis.
Jo teigimu, didžiausia produkto vertė slypi galimybėje augalų priežiūros sprendimus priimti remiantis tiksliais duomenimis ir DI sprendimais realiuoju laiku.
KTU studentas pažymi, kad DI yra esminė vystomo produkto dalis, kuria grindžiami keli pagrindiniai programėlės sprendimai. Vienas svarbiausių – pokalbis su augalu, paremtas didžiaisiais kalbos modeliais (angl. Large Language Models). Šis sprendimas leidžia naudotojui natūralia kalba bendrauti su augalu ir sužinoti jo priežiūros ypatumus, poreikius bei informaciją apie esamą būklę.
„Ne mažiau svarbi ir augalo rūšies atpažinimo iš nuotraukos funkcija, nes tikslus rūšies nustatymas yra būtinas norint pateikti tinkamas priežiūros rekomendacijas. Tam pasitelkiame DI modelį, apmokytą naudojant milijardus augalų nuotraukų ir gebantį atpažinti daugiau nei 80 tūkst. skirtingų rūšių“, – aiškina jis.
Be to, laistymo prognozėms generuoti KTU studentai naudoja pažangius mašininio mokymosi algoritmus, kurie analizuoja augalo aplinkos rodiklių tendencijas ir leidžia tiksliai numatyti, kada augalui pradės trūkti drėgmės.
Leidžia augalui pasakyti, kaip jis jaučiasi
J. Balčikonio teigimu, rinkoje jau galima rasti programėlių, kurios teikia augalų priežiūros patarimus ar sužaidybina jų auginimą, tačiau dažniausiai jos neturi realių duomenų iš paties augalo aplinkos. Tuo tarpu fiziniai jutikliai dažniausiai apsiriboja tik paprastu duomenų atvaizdavimu ar priminimais. Anot jo, „LapAI“ siekia sujungti abu šiuos aspektus – tikslius realaus laiko duomenis ir įtraukiantį naudotojo patyrimą.
„Kurdami augalo patirties taškų (angl. experience points, XP) idėją natūraliai pradėjome galvoti ir apie galimybę suteikti augalui charakterį bei nuotaiką, paremtą mūsų renkamais duomenimis“, – pasakoja jis.
Taip gimė idėja pasitelkiant DI suteikti augalui balsą – leisti jam pačiam pasakyti, kaip jis jaučiasi. Anot KTU studento, toks sprendimas ne tik padeda naudotojams geriau suprasti savo augalą, bet ir paverčia jo priežiūrą kur kas įdomesne bei labiau įtraukiančia.
„Mūsų kuriama sistema pirmiausia orientuota į mažiau patirties turinčius augalų augintojus, tačiau ją kuriame taip, kad ji būtų naudinga ir pažengusiems naudotojams. Pradedantiesiems ji padeda lengviau suprasti augalų priežiūros pagrindus, o labiau patyrę augintojai gali realiuoju laiku stebėti aplinkos rodiklius, analizuoti duomenis ir naudotis DI paremtomis rekomendacijomis“, – sako J. Balčikonis.
Jis pastebi, kad „LapAI“ gali būti naudinga labai įvairiems naudotojams – nuo vaiko, auginančio savo pirmąjį augalą, iki ilgamečio augalų entuziasto, turinčio gausią namų augalų kolekciją.
Galimybė pritaikyti ir žemės ūkyje
KTU studentas dalijasi, kad nors testavimas dar tik prasidėjo, pirmieji naudotojų atsiliepimai yra labai pozityvūs – ypač gerai įvertintas programėlės intuityvumas ir augalų atpažinimo funkcija. Testuotojams taip pat patiko integruota galimybė bendrauti su augalu, o vienas jų netgi išreiškė norą ateityje išgirsti augalą gyvai.
Toliau vystydama projektą komanda siekia sumažinti fizinio įrenginio dydį, kad jis būtų patogesnis kasdieniam naudojimui. Taip pat planuojama tobulinti duomenų tikslumą, laistymo prognozavimo algoritmus ir mobiliosios programėlės funkcionalumą, siekiant sukurti kuo aiškesnę, patikimesnę ir paprastesnę naudoti sistemą.
„Kai jausime, kad įrenginys ir visa sistema yra pakankamai išvystyti, planuojame pradėti savarankiškai prekiauti prietaisais bei ieškoti partnerių – parduotuvių ir verslų, tiesiogiai susijusių su augalų priežiūra“, – sako jis.
KTU studentai svarsto „LapAI“ pritaikymą ne tik namų augalams, bet ir žemės ūkyje. Komanda jau konsultavosi su šios srities ekspertais ir ateityje planuoja išsamiau nagrinėti, kaip sukurta sistema bei algoritmai galėtų būti pritaikyti lauko sąlygomis.
„Keli tokie įrenginiai galėtų būti išdėstyti didesniame žemės ūkio lauke. Taip būtų renkama informacija apie dirvožemio drėgmę, aplinkos sąlygas bei skirtingų lauko vietų būklę, o surinkti duomenys padėtų priimti tikslesnius laistymo ir priežiūros sprendimus“, – teigia J. Balčikonis.
